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Enregistrement W2035755824 · doi:10.1016/j.apmr.2014.06.021

Using the Systems Framework for Postural Control to Analyze the Components of Balance Evaluated in Standardized Balance Measures: A Scoping Review

2014· review· en· W2035755824 sur OpenAlexafffund
Kathryn M. Sibley, Marla Beauchamp, Karen Van Ooteghem, Sharon E. Straus, Susan Jaglal

Notice bibliographique

RevueArchives of Physical Medicine and Rehabilitation · 2014
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of WaterlooToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Kansas
Mots-clésBalance (ability)Balance problemsPhysical medicine and rehabilitationCINAHLPosturographyRehabilitationDynamic balancePhysical therapyFalls in older adultsPsychologyMedicinePoison controlPsychological interventionInjury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify components of postural control included in standardized balance measures for adult populations. DATA SOURCES: Electronic searches of MEDLINE, EMBASE, and CINAHL databases using keyword combinations of postural balance/equilibrium, psychometrics/reproducibility of results/predictive value of tests/validation studies, instrument construction/instrument validation, geriatric assessment/disability evaluation, gray literature, and hand searches. STUDY SELECTION: Inclusion criteria were measures with a stated objective to assess balance, adult populations (18y and older), at least 1 psychometric evaluation, 1 standing task, a standardized protocol and evaluation criteria, and published in English. Two reviewers independently identified studies for inclusion. Sixty-six measures were included. DATA EXTRACTION: A research assistant extracted descriptive characteristics and 2 reviewers independently coded components of balance in each measure using the Systems Framework for Postural Control, a widely recognized model of balance. DATA SYNTHESIS: Components of balance evaluated in these measures were underlying motor systems (100% of measures), anticipatory postural control (71%), dynamic stability (67%), static stability (64%), sensory integration (48%), functional stability limits (27%), reactive postural control (23%), cognitive influences (17%), and verticality (8%). Thirty-four measures evaluated 3 or fewer components of balance, and 1 measure-the Balance Evaluation Systems Test-evaluated all components of balance. CONCLUSIONS: Several standardized balance measures provide only partial information on postural control and omit important components of balance related to avoiding falls. As such, the choice of measure(s) may limit the overall interpretation of an individual's balance ability. Continued work is necessary to increase the implementation of comprehensive balance assessment in research and practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,009
Bibliométrie0,0170,016
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,398 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations257
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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